光学学报, 2019, 39 (5): 0528003, 网络出版: 2019-05-10   

基于核密度估计的城市动态密集场景激光雷达定位 下载: 1062次

Robust Localization Based on Kernel Density Estimation in Dynamic Diverse City Scenes Using Lidar
作者单位
陆军军事交通学院, 天津 300161
图 & 表

图 1. 利用所提算法构建的高精度地图。(a)高度地图;(b)反射率地图

Fig. 1. High-accuracy maps constructed by proposed algorithm. (a) Height map; (b) reflectivity map

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图 2. 所提定位算法流程图

Fig. 2. Flow chart of proposed localization algorithm

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图 3. 实验路段的卫星图

Fig. 3. Satellite map of experimental section

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图 4. 使用所提算法定位前后的运动轨迹

Fig. 4. Moving trajectories before and after localization by proposed algorithm

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图 5. 3种算法在实验1中的定位结果。(a)横向误差;(b)纵向误差;(c)航向角误差

Fig. 5. Comparison of localization results in experiment 1 by three algorithms. (a) Lateral error; (b) longitudinal error; (c) heading angle error

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图 6. 路口的定位结果对比。(a)俯视图;(b)三维视图;(c)相机前视图;(d) HF算法;(e) ML-RANSAC算法;(f)所提算法

Fig. 6. Localization results of cross road. (a) Aerial view; (b) 3D view; (c) forward camera view; (d) HF algorithm; (e) ML-RANSAC algorithm; (f) proposed algorithm

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图 7. 直道的定位结果对比。(a)俯视图;(b)三维视图;(c)相机前视图;(d) HF算法;(e) ML-RANSAC算法;(f)所提算法

Fig. 7. Localization results of straight road. (a) Aerial view; (b) 3D view; (c) forward camera view; (d) HF algorithm; (e) ML-RANSAC algorithm; (f) proposed algorithm

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图 8. 3种算法在不同初始位姿误差时的水平位置误差分布。(a)散点图;(b)直方图

Fig. 8. Horizontal position error distributions by three algorithms under different initial pose deviations. (a) Scatter diagram; (b) histogram

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表 13种算法在不同初始位置偏差时的定位统计结果

Table1. Localization statistical results by three algorithms under different initial pose deviations

Deviation /mAlgorithmHorizontal root-mean-square error /mLongitudinal root-mean-square error /mLateral root-mean-square error /mHeading angleroot-mean-square error /(°)Phoriz /%Time-cost /s
Lateral error <0.1 mLateral error <0.4 mMeanStandard deviation
HF0.76480.44130.56510.564736.2385.420.92480.8710
2.5ML-RANSAC0.21890.15330.12050.219119.1792.930.46340.2934
Proposed0.21770.19910.04760.141057.0095.310.34490.2394
HF7.01424.50704.33662.076510.6451.774.912911.2041
5.0ML-RANSAC1.99421.91820.31660.342720.6387.800.50830.3859
Proposed0.14110.11980.05100.153954.9195.950.34580.1978
HF15.8015.462214.41405.563209.0931.31259.6273
10.0ML-RANSAC2.28802.21570.30600.378117.7680.440.63320.5340
Proposed0.23200.20010.07490.216753.0593.180.59940.9812

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王任栋, 李华, 赵凯, 徐友春. 基于核密度估计的城市动态密集场景激光雷达定位[J]. 光学学报, 2019, 39(5): 0528003. Rendong Wang, Hua Li, Kai Zhao, Youchun Xu. Robust Localization Based on Kernel Density Estimation in Dynamic Diverse City Scenes Using Lidar[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(5): 0528003.

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